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《道路运输业节能减排的研究与实践:评价指标体系及控制措施》内容简介：浙江省道路运输业抓住历史机遇，坚持在发展中调整，在调整中发展，呈现快速稳步增长的发展态势，在综合运输体系中的比重和贡献度不断提高，支撑社会经济不断发展。客、货、维、驾全面推进，涌现出诸多具有在全国范围内示范推广价值的典型案例，节能减排成效明显。
为全面总结浙江省道路运输业在节能减排领域中存在的问题、采取的措施及重点实施办法，在浙江省交通厅科技项目立项资助下，由浙江省道路运输协会牵头，在浙江省范围内开展了翔实而周密的调研，不断组织召开各类专题讨论会。浙江省交通厅科教处为表彰全省道路运输业中节能减排的先进典型事例，在全省范围内征集、申报并最终确定了浙江省交通运输业首批15项节能减排示范项目。
现代物流与供应链管理：理论、技术与实践前沿 图书简介 本书旨在全面、系统地梳理和探讨现代物流与供应链管理领域的前沿理论、核心技术及其在不同行业中的创新实践。面对全球化、数字化和可持续发展的时代背景，现代物流已不再仅仅是“运输”和“仓储”的简单叠加，而是集成了信息技术、数据分析、风险控制和战略规划的复杂管理系统。本书从基础理论框架的重塑入手，深入剖析了支撑现代供应链高效运转的关键技术，并结合大量行业案例，展示了理论与实践的深度融合。 第一部分：现代物流与供应链管理基础重构 本部分聚焦于理论基础的现代化与系统化。 第一章：供应链的战略定位与价值创造 本章首先阐述了供应链管理（SCM）从职能视角向战略视角转变的必要性。探讨了供应链在企业核心竞争力构建中的枢纽作用，详细分析了供应链的价值链模型，包括需求感知、资源配置、生产制造、分销交付和逆向物流等关键环节如何协同创造客户价值和股东价值。重点讨论了供应链韧性（Resilience）和敏捷性（Agility）的概念框架，并引入了“生态系统”视角下的供应链协作模型，强调跨企业边界的资源整合与信息共享是实现整体效益最大化的前提。 第二章：需求驱动与预测优化 精确的需求预测是供应链管理有效性的基石。本章深入剖析了传统需求预测方法的局限性，并重点介绍了基于大数据和机器学习的需求预测技术。内容涵盖时间序列分析的进阶模型（如ARIMA、GARCH家族模型的应用）、非结构化数据（如社交媒体情绪、宏观经济指标）在需求预测中的集成方法。此外，还探讨了“预测-需求计划-执行”的闭环反馈机制，特别是针对高波动性产品的“预测误差管理”策略，旨在减少“牛鞭效应”的放大。 第三章：库存控制与优化理论的演进 本章全面回顾了经典库存模型（如EOQ、ROP）的应用场景与局限，继而聚焦于现代库存策略的创新。详细介绍了多级供应链中的库存协同优化方法，包括集中式与分散式库存决策的权衡分析。内容涵盖了面向不同产品生命周期阶段（导入期、成长期、成熟期、衰退期）的动态安全库存策略，以及基于服务水平目标和持有成本约束的经济订货批量（EOB）模型在实际操作中的调整与应用。本章还讨论了虚拟库存（VMI）和延迟策略（Postponement）在缩短交货周期和提高预测准确性方面的关键作用。 第二部分：数字化赋能：供应链的核心技术驱动力 本部分聚焦于信息技术、自动化和数据分析如何重塑物流和供应链的运作模式。 第四章：物流信息系统与集成化平台 本章系统介绍了支撑现代物流运作的关键信息系统，包括仓库管理系统（WMS）、运输管理系统（TMS）和订单管理系统（OMS）的功能模块与集成架构。重点分析了企业资源规划（ERP）系统与这些专业系统的接口设计原则，以确保端到端数据的实时流动与一致性。本章详细阐述了如何通过构建集成化的供应链控制塔（Control Tower）平台，实现对全供应链的可视化监控、异常预警与快速决策支持。 第五章：物联网（IoT）与智能仓储技术 本章探讨了物联网技术在物流环节中的落地应用。详细介绍了RFID、传感器网络、AGV（自动导引车）和AMR（自主移动机器人）在提高仓储作业效率和准确性方面的潜力。内容涵盖了基于实时位置服务（RTLS）的资产跟踪、环境监测（如温湿度控制）的应用案例。同时，分析了智能仓储布局设计（如高密度存储、交叉转运）与自动化硬件的协同优化问题。 第六章：区块链技术在供应链金融与溯源中的应用 本章深入剖析了区块链技术为供应链带来的信任重构能力。首先，详细解释了分布式账本技术（DLT）在构建不可篡改的交易记录中的机制。重点案例分析包括：如何利用智能合约（Smart Contracts）自动化执行合同条款，加速贸易融资审批流程，解决中小企业融资难问题；以及如何在食品、医药等高敏感行业中，实现产品从源头到消费者的透明化、可信赖溯源，有效应对假冒伪劣和召回挑战。 第七章：大数据分析与供应链决策优化 本章着重于数据挖掘和高级分析在供应链决策中的应用。内容包括对运营数据（如准时交付率、库存周转率、运输成本）的描述性、诊断性分析，以及如何运用预测性和规范性分析来指导未来行动。重点介绍了承运人选择优化、动态路径规划（结合实时交通和天气数据）、以及基于历史绩效模型的供应商风险评估模型构建方法。 第三部分：可持续性与全球化背景下的供应链实践 本部分关注供应链管理在环境责任和社会责任方面的最新要求，并探讨全球供应链的复杂性管理。 第八章：绿色物流与循环经济 本章强调了物流环节对环境的影响，并提出了实现绿色物流的系统性策略。内容涵盖了节能型运输模式（如多式联运优化、干线运输装载率提升）、新能源运输工具的应用现状与挑战。同时，深入探讨了循环供应链的设计原则，包括产品生命周期评估（LCA）在物流设计中的融入，以及逆向物流体系的构建——如何高效、低成本地回收、再制造和再利用产品，支撑企业的可持续发展目标。 第九章：全球供应链风险管理与韧性构建 在全球不确定性增加的背景下，风险管理成为供应链管理的核心议题。本章构建了一个多维度的供应链风险识别框架，涵盖地缘政治风险、自然灾害风险、运营中断风险和信息安全风险。详细介绍了风险缓解策略，包括多元化采购网络（Dual Sourcing）、战略安全库存的设置、以及建立跨区域的快速反应与恢复机制（Disaster Recovery Planning）。 第十章：敏捷性与定制化下的供应链重构 面对消费者对个性化产品需求的激增，本章探讨了供应链如何从传统的“效率导向”转向“响应导向”。内容包括：如何通过模块化产品设计、柔性制造系统的部署，实现产品配置的快速切换；以及如何利用“虚拟同步”（Virtual Synchronization）技术，将客户的即时订单信息快速传递至上游供应商和制造商，缩短端到端的交付周期，实现大规模定制（Mass Customization）。 总结与展望 全书最后对未来物流技术的发展趋势进行了展望，特别关注人工智能（AI）在复杂决策中的潜力、自动驾驶技术对最后一公里配送的变革，以及构建数据驱动的、环境友好的、高度协作的未来供应链的挑战与机遇。本书不仅是物流与供应链管理专业学生的理论参考，更是企业管理者在数字化转型和提升运营效率过程中的实用指导手册。
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